稀疏激活字典学习中的稀疏度-存储-精度权衡

研究提出 PADL（parsimoniously activated dictionary learning），证明其对激活字典原子数量施加全局正则化的形式可等价为结构化生成模型下的最大后验估计，并据此推导出稀疏度、存储成本与重建精度之间的解析权衡关系，实现最优超参数的数据驱动估计。